随着人工智能以及光电技术的飞速发展，许多科技巨头纷纷进入无人驾驶领域，譬如：谷歌无人驾驶汽车、百度无人驾驶汽车等。使得自动无人驾驶技术得到了进一步的发展及应用。 自

动无人驾驶汽车其实是机械控制功能以及AI技术，光电技术的有机结合。滤光片在激光雷达应用中起着举足轻重的角色。

我们在观察无人驾驶汽车的时候都会发现，汽车的顶部会有个像雷达的一样的装置，那个就是无人驾驶汽车的眼镜——激光测距识别雷达。激光雷达（LIDAR）相对被动视觉（摄像头）系统，可以在光线变化较大等复杂环境适用。

激光雷达（LIDAR）使用的一种叫做“飞行时间测量法”道路上的识别测算。激光雷达（LIDAR）的扫描器发射多束激光射线，激光雷达中的激光器发射出一束超短激光脉冲，然后激光碰到车辆周围的物体，又反射回来，这样就计算出了物体的距离。

另一套在底部的系统测量出车辆在三个方向上的加速度、角速度等数据，然后再结合GPS数据计算出车辆的位置，所有这些数据与车载摄像机捕获的图像一起输入计算机，软件以极高的速度处理这些数据绘制周围环境的点云图像。

激光雷达滤光片

尽管可以使用各种不同的滤波技术隔离返回信号，但大多数激光雷达系统使用了薄膜干涉滤光片，因为它们非常耐用，不需要维护或校准。这是一个重要的考虑因素，因为许多激光雷达传感器安装在卫星、飞机、无人机、自主车辆和其他平台上，这些平台要求传感器在恶劣的环境条件下工作，尽量不需要维护。

由于激光雷达回波信号的精确性，大多数激光雷达滤光片都是超窄带薄膜干涉滤光片。这些滤光片必须能够在超窄带宽上实现高透过，以隔离返回信号，并在大波长范围内实现深度带外截止，以衰减阳光和其他外来光。然而，有许多不同类型的激光雷达系统，每种系统都要求应用特定的滤光片，以最大限度地提高信噪比。

例如，激光高度计通常要求超窄带干涉滤光片在半带宽处的最大值（FHWM）小于1.5nm，同时激光波长达到90%以上的透过，并在约300-1300 nm的范围中实现大于OD6（-60dB或0.0001%的透过）的带外截止。

另一方面，拉曼激光雷达滤光片光谱必须具有非常陡峭的边缘，当将拉曼信号传输到检测器的时候，较强的可变后向散射信号被截止，截止深度达到OD8（-80dB或0.000001%透过）。

激光雷达系统还要求滤光片的薄膜涂层必须尽可能均匀。当均匀性不佳时，薄膜层厚度在滤光片的整个表面上变化，导致滤光片光谱在透明孔径上的位置相关波长偏移。

如果一个均匀性不佳的滤光片被集成到激光雷达系统中，大量的激光雷达回波信号最终会被滤光片截止而无法到达探测器。均匀性良好的的薄膜涂层将确保目标信号不会被滤光片截止。

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